Dynamic rating curve assessment for hydrometric stations and computation of the associated uncertainties : Quality and station management indicators
La gestion dynamique des relations hauteur-débit des stations d'hydrométrie et le calcul des incertitudes associées : un indicateur de gestion, de qualité et de suivi des points de mesure
Résumé
Dealer or owner operator of electricity production structures, EDF is responsible for their operation in safe condition and for the respect of the limits imposed by the regulations. Thus, the knowledge of water resources is one of EDF main concerns since the company remains preoccupied about the proper use of its facilities. The knowledge of streamflow is one of its priorities to better respond to three key issues that are plant safety, compliance with regulatory requirements, and optimizing the means of production. To meet these needs, EDF-DTG (Division Technique Générale) operates an observation network that includes both climatic parameters such as air and temperature, then the precipitations and the snow, but also the streamflow. The data collected allows real time monitoring of rivers, as well as hydrological studies and the sizing of structures. Ensuring the quality of the stream flow data is a priority. Up to now it is not possible to measure continuously the flow of a river since direct measurements of discharge are time consuming and expensive. In common cases the flow of a river can be deduced from continuous measurements of water level. Punctual measurements of discharge called gaugings allow to develop a stage-discharge relationship named rating curve. These are permanently installed equipment on rivers for measuring levels that are called hydrometric station. It is clear that the whole process constitutes an indirect way of estimating the discharge in rivers whose associated uncertainties need to be described. Quantification of confidence intervals is however not the only problem of the hydrometer. Fast changes in the stage-discharge relationship often make the streamflow real time monitoring quite difficult while the needs of continuous high reliability data is obvious. The historical method to produce the rating curve based on a construction from a suffcient number of gaugings chronologically contiguous and well distributed over the widest possible range of discharge remains poorly adapted to fast or cyclical changes of the stage-discharge relationship. The classical method does not take suffciently into account the erosion and sedimentation processes as well as the seasonal vegetation growth. Besides, the ability to perform gaugings by management teams generally remains quite limited. To get the most accurate streamflow data and to improve their reliability, this thesis explores an original dynamic method to compute rating curves based on historical gaugings from a hydrometric station while calculating the associated uncertainties. First, a dynamic rating curve assessment is created in order to compute a rating curve for each gauging of a considered hydrometric station. After the tracing, a model of uncertainty is built around each computed rating curve. It takes into account the uncertainty of gaugings, but also the uncertainty in the measurment of the water height, the sensitivity of the stage discharge relationship and the quality of the tracing. A variographic analysis is used to age the gaugings and the rating curves and obtain a final confidence interval increasing with time, and actualizing at each new gauging since it gives rise to a new rating curve more reliable because more recent for the prediction of discharge to come. Chronological series of streamflow data are the obtained homogeneously and with a confidence interval that takes into consideration the aging of the rating curves. By taking into account the variability of the flow conditions and the life of the hydrometric station, the method can answer important questions in the field of hydrometry such as « How many gauging a year have to be made so as to produce stream flow data with an average uncertainty of X\% ? » and « When and in which range of water flow do we have to realize those gaugings ? ».
Pour répondre à trois enjeux principaux que sont la sûreté des installations, le respect d'exigences règlementaires et l'optimisation des moyens de production, EDF-DTG a développé un réseau d'observations qui comprend les paramètres climatiques tels que la température de l'air, les précipitations et l'enneigement, mais aussi le débit des rivières. Les données collectées permettent la surveillance en « temps réel » des cours d'eau ainsi que la réalisation d'études hydrologiques quantitatives ou de dimensionnement qui nécessitent de disposer de séries patrimoniales de références. Assurer la qualité des données de débits est donc un enjeu de première importance. On ne mesure pourtant pas en continu le débit d'un cours d'eau car les dispositifs à mettre en œuvre restent onéreux et difficilement techniquement réalisable. Le plus souvent, c'est à partir de mesures en continu du niveau des rivières que l'on déduit le débit de ces dernières. Des mesures ponctuelles de débits appelées « jaugeages » permettent de caler un modèle hauteur-débit nommé « courbe de tarage ». Ce sont les équipements installés sur les rivières pour la mesure des niveaux qui sont dénommés « station d'hydrométrie ». Force est de constater que l'ensemble de ce processus constitue une manière indirecte de détermination du débit dont le niveau d'incertitude mérite d'être décrit. À chacune des valeurs de débit produites peut être associé un intervalle de confiance qui tient compte des incertitudes de chacune des étapes. La rapidité de variation de la relation hauteur-débit rend souvent difficile le suivi en temps réel du débit alors que les besoins de la surveillance temps réel des ouvrages imposent une bonne fiabilité des données en continu. Or, en ce qui concerne les stations les moins stables, la méthode historique pour produire la courbe de tarage qui repose sur une construction à partir d'un nombre suffisant de jaugeages chronologiquement contigus et bien répartis sur la plus grande gamme possible reste mal adaptée aux changements rapides ou cycliques de la relation hauteur-débit. Elle ne prend pas assez en compte les phénomènes d'érosion et de sédimentation rapides ainsi que la croissance saisonnière d'herbiers car la capacité à réaliser des jaugeages par les équipes de gestion reste en général assez limitée. Ainsi, pour améliorer la qualité et la fiabilité des données de débits, ces travaux de thèse explorent une méthode de tracé dynamique des courbes de tarage et un calcul des incertitudes associées. Une gestion dynamique de la courbe de tarage est créée de sorte que chaque jaugeage donne lieu au tracé d'une nouvelle courbe de tarage. Après le tracé, un modèle d'incertitudes est construit autour de chaque courbe de tarage. Il prend en compte les incertitudes des jaugeages, les erreurs sur la mesure de hauteur d'eau, la sensibilité de la relation hauteur-débit et l'incertitude sur le tracé lui-même. Une approche variographique est utilisée pour faire vieillir les jaugeages et les courbes de tarage afin d'obtenir un intervalle de confiance augmentant avec le temps, et se réactualisant à chaque nouveau jaugeage puisque ce dernier donne lieu au tracé d'une nouvelle courbe de tarage, plus fiable car plus récente pour l'estimation des débits à venir. Des chroniques de débit sont enfin obtenues de façon homogène et avec un intervalle de confiance prenant en compte le vieillissement des courbes générées. En prenant mieux en compte la variabilité des conditions d'écoulement et la vie des stations, la méthode créée et son modèle d'incertitudes permet de construire des outils de gestion et d'optimisation d'exploitation des points de mesure. Elle répond à des questions récurrentes en hydrométrie comme : « Combien de jaugeages faut-il réaliser en une année pour produire des données de débit avec une incertitude moyenne de X% ? » et « Quand et dans quelle gamme de débit réaliser ces jaugeages ? ».
Domaines
Sciences de la Terre
Origine : Version validée par le jury (STAR)